En este apartado del trabajo realizaremos un analisis para ver cómo están conectados los usuarios que mencionan a las vacunas Pfizer y SputnikV dentro de la red social de Twitter.

Usuarios conectados entre sí.

Vamos a realizar un gráfico que muestre cómo estan conectados los usuarios de twitter entre sí. Por un lado, entre aquellos que mencionan la vacuna SputnikV y por el otro, los que mencionan la vacuna Pzifer.

Primero vamos a realizar el analisis para los tweets que mencionan a la vacuna SputnikV en Argentina.

SPUTNIKV

Para poder ver la relación entre los usuarios, tenemos que hacer una tabla de nodos y otra de links.

Grafiquemos

Ahora ploteemos la red. Una mirada rápida para luego ir acomodandola de a poco.

## Warning in graph_from_data_frame(links_sp, directed = TRUE, vertices =
## nodos_sp): In `d' `NA' elements were replaced with string "NA"
## Warning in graph_from_data_frame(links_sp, directed = TRUE, vertices =
## nodos_sp): In `vertices[,1]' `NA' elements were replaced with string "NA"
## [1] "igraph"

Veamos datos de la red

Ahora bien, nos parece interesante averiguar un poco sobre nuestra red. En este sentido podemos observar el tamaño y diametro de la red, los usuarios más alejados a ella, la distancia promedio, entre otros.

## [1] 28170
## [1] TRUE
## $vertices
## + 2/16180 vertices, named, from 31969ba:
## [1] LakdRoxan  msalnacion
## 
## $distance
## [1] 7
## [1] 7
## [1] 1.590948
## g_sputnik.outd
##     0     1     2     3     4     5     6     7     8     9    10    11    12 
##  1464 10512  1954   792   436   268   145   112    98    76    52    47    39 
##    13    14    15    16    17    18    19    20    21    22    23    24    25 
##    30    29    14    10    11    10    13     3     7     9     8     4     4 
##    26    27    28    29    30    31    32    33    35    36    37    42    47 
##     3     2     7     2     3     1     4     1     2     1     1     3     1 
##    50    64 
##     1     1

Calculemos y plotemos segun el grado de entrada

A diferencia del primer gráfico que realizamos, acá nos interesa graficar con diferentes tamaños: queremos que nos aparezcan más grandes aquellos nodos con mayor grado de entrada.

Nodos con más y menos influencia

Veamos cual es el nodo con mas y menos influencia dentro de la red.

## GiuliDinapoli 
##         14721
## ElRTserial 
##         90

El nodo con más influencia es GiuliDinapoli, quien en el gráfico anterior aparecía con nombre dado que tenía mayor grado de entrada.

Comunidades

Ahora nos interesa ver las comunidades que se forman. Esto nos muestra cómo están relacionados los usuarios.

Para ello haremos gráfico que nos las muestre.

## Community sizes
##    1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11   12   13   14   15   16 
##  102 5873 3306   15   92   19    7   50   28  414   55  107   70  114   39   29 
##   17   18   19   20   21   22   23   24   25   26   27   28   29   30   31   32 
##   80   44   47   31   24    4    6    4    4    4    8    6   18   13   12    8 
##   33   34   35   36   37   38   39   40   41   42   43   44   45   46   47   48 
##   17    6  207    4    4    4   31    5    6   11   17    6    8    7   43    8 
##   49   50   51   52   53   54   55   56   57   58   59   60   61   62   63   64 
##    7   59    5   47    5   55    7    5    9    7   32   26   10   10    8   11 
##   65   66   67   68   69   70   71   72   73   74   75   76   77   78   79   80 
##    4    8    7    6    3   29    4  265  232   55   22    4    3    3    3    4 
##   81   82   83   84   85   86   87   88   89   90   91   92   93   94   95   96 
##    3    3    3    3    3    4    3    3    3    5    3    3    4    3   33   10 
##   97   98   99  100  101  102  103  104  105  106  107  108  109  110  111  112 
##    6    3    3    5    4    5    5    6    4    4    4    4    6    6    3    4 
##  113  114  115  116  117  118  119  120  121  122  123  124  125  126  127  128 
##    5    3    3    3    4    3    3    3    7   13    3   10   70    3  226    3 
##  129  130  131  132  133  134  135  136  137  138  139  140  141  142  143  144 
##    3    9    5    4    3    6    6    4    4    6    5    4    4    5    6    5 
##  145  146  147  148  149  150  151  152  153  154  155  156  157  158  159  160 
##    5    4    4    4   12    4    4    3    3    7    3    3    3    3    3    3 
##  161  162  163  164  165  166  167  168  169  170  171  172  173  174  175  176 
##    3    3    3    3    3    3    3    3    3    3    3    4    3   13    3    3 
##  177  178  179  180  181  182  183  184  185  186  187  188  189  190  191  192 
##    6    8    4    3    5    5   14   64    3    5   10   10    3    4   31   11 
##  193  194  195  196  197  198  199  200  201  202  203  204  205  206  207  208 
##    5    8    4    6    5    6   11    4    9   10    6    6    4    8   12    4 
##  209  210  211  212  213  214  215  216  217  218  219  220  221  222  223  224 
##   47   27    9    7   52    8    8    6    9    4   17    5    5    2    2    2 
##  225  226  227  228  229  230  231  232  233  234  235  236  237  238  239  240 
##    2    2    2    2    2    8    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  241  242  243  244  245  246  247  248  249  250  251  252  253  254  255  256 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  257  258  259  260  261  262  263  264  265  266  267  268  269  270  271  272 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  273  274  275  276  277  278  279  280  281  282  283  284  285  286  287  288 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  289  290  291  292  293  294  295  296  297  298  299  300  301  302  303  304 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  305  306  307  308  309  310  311  312  313  314  315  316  317  318  319  320 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  321  322  323  324  325  326  327  328  329  330  331  332  333  334  335  336 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2  186 
##  337  338  339  340  341  342  343  344  345  346  347  348  349  350  351  352 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    5    2    2    2    2 
##  353  354  355  356  357  358  359  360  361  362  363  364  365  366  367  368 
##    2    2    2    2    2    2   10    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  369  370  371  372  373  374  375  376  377  378  379  380  381  382  383  384 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    5    2    2 
##  385  386  387  388  389  390  391  392  393  394  395  396  397  398  399  400 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  401  402  403  404  405  406  407  408  409  410  411  412  413  414  415  416 
##    2   21    2    2    2    2    9    2    2   30    2    2    2    2    2    2 
##  417  418  419  420  421  422  423  424  425  426  427  428  429  430  431  432 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2   18    2   22    2    2    2   19 
##  433  434  435  436  437  438  439  440  441  442  443  444  445  446  447  448 
##    2    2    2    2    6    2    2    8    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  449  450  451  452  453  454  455  456  457  458  459  460  461  462  463  464 
##    2    2    2    8    5    2    2   14    2    5   29    2    2   15    2    2 
##  465  466  467  468  469  470  471  472  473  474  475  476  477  478  479  480 
##    2   23    6    2    2   17    8   13    2   23   38   33    2    2    6    2 
##  481  482  483  484  485  486  487  488  489  490  491  492  493  494  495  496 
##    2    2    2   33   44    2    2    2    2   38   39    2    2    2    8    2 
##  497  498  499  500  501  502  503  504  505  506  507  508  509  510  511  512 
##    3   21    2    2    2    2    2    3    2    3    3   27    3    3   25    2 
##  513  514  515  516  517  518  519  520  521  522  523  524  525  526  527  528 
##    3    3   14   67    3    2    3   36    3    3    3    3   32    3    2    3 
##  529  530  531  532  533  534  535  536  537  538  539  540  541  542  543  544 
##   43    3    2    2    2    2    2    2    2    2    2  162    2    3  109    4 
##  545  546  547  548  549  550  551  552  553  554  555  556  557  558  559  560 
##   50    4    4    4    2    4    4    3    3    3    3    3    3   60   29    4 
##  561  562  563  564  565  566  567  568  569  570  571  572  573  574  575  576 
##    3    4   19   18   17    5    4   15    3   13    5    4    3   10   10    6 
##  577  578  579  580  581  582  583  584  585  586  587  588  589  590  591  592 
##    4    9    8    3    6    8    6    3    3    4    4    7    4    6    3    6 
##  593  594  595  596  597  598  599  600  601  602  603  604  605  606  607  608 
##    3    6    3    7    5    4    3    7    7    7    7    6    4    3    3    6 
##  609  610  611  612  613  614  615  616  617  618  619  620  621  622  623  624 
##    5    5    4    4    4    4    4    4    4    4    4    4    4    3    3    3 
##  625  626  627  628  629  630  631  632  633  634  635  636  637  638  639  640 
##    3    3    2    3    4    4    4    4    4    4    4    3    3    3    3    3 
##  641  642  643  644  645  646  647  648  649  650  651  652  653  654  655  656 
##    3    3    3    3    3    3    3    3    3    3    3    3    3    3    3    3 
##  657  658  659  660  661  662  663  664  665  666  667  668  669  670  671  672 
##    3    3    3    3    3    3    3    3    3    3    2    2    2    2    2    2 
##  673  674  675  676  677  678  679  680  681  682  683  684  685  686  687  688 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  689  690  691  692  693  694  695  696  697  698  699  700  701  702  703  704 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  705  706  707  708  709  710  711  712  713  714  715  716  717  718  719  720 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  721  722  723  724  725  726  727  728  729  730  731  732  733  734  735  736 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  737  738  739  740  741  742  743  744  745  746  747  748  749  750  751  752 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  753  754  755  756  757  758  759  760  761  762  763  764  765  766  767  768 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  769  770  771  772  773  774  775  776  777  778  779  780  781  782  783  784 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  785  786  787  788  789  790  791  792  793  794  795  796  797  798  799  800 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  801  802  803  804  805  806  807  808  809  810  811  812  813  814  815  816 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  817  818  819  820  821  822  823  824  825  826  827  828  829  830  831  832 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  833  834  835  836  837  838  839  840  841  842  843  844  845  846  847  848 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  849  850  851  852  853  854  855  856  857  858  859  860  861  862  863  864 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  865  866  867  868  869  870  871  872  873  874  875  876  877  878  879  880 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  881  882  883 
##    1    1    1

Hagamos un gráfico interactivo

## Warning in igraph::graph_from_data_frame(graph$x$edges[, c("from", "to")], : In
## `d' `NA' elements were replaced with string "NA"
## Warning in igraph::graph_from_data_frame(graph$x$edges[, c("from", "to")], : In
## `vertices[,1]' `NA' elements were replaced with string "NA"
## Warning in visOptions(., highlightNearest = list(enabled = T, degree = 1, :
## Can't find 'group' in node data.frame

PFIZER

Ahora analicemos las menciones de PFIZER. Para ello, utilizaremos el DF que incluye los RT. Nos quedaremos solo con los tw con ubicacion en Argentina.

Para poder ver la relación entre los usuarios, tenemos que hacer una tabla de nodos y otra de links.

Grafiquemos

Ahora ploteemos la red. Una mirada rápida para luego ir acomodandola de a poco.

## Warning in graph_from_data_frame(links_pf, directed = TRUE, vertices =
## nodos_pf): In `d' `NA' elements were replaced with string "NA"
## Warning in graph_from_data_frame(links_pf, directed = TRUE, vertices =
## nodos_pf): In `vertices[,1]' `NA' elements were replaced with string "NA"
## [1] "igraph"

## + 8377/8377 vertices, named, from 1b00d54:
##    [1] ___nemesis_     JuanchoLarrocca NerbyOficial    LeivaMal       
##    [5] ApoloPagani     GigiLevit       vivimartinez44  mauricio_sch   
##    [9] ClimaFlorida    MalenaPichon    argentinayaok   _javier_11     
##   [13] ma_sfe          UCRNacional     rodo4279        OREO35682773   
##   [17] JimyML          JorgeEsteve8    sentidocomun123 CFArgentine    
##   [21] Ceballos10Diego MaggeDelbene    Cheap_Thrills64 FinDeCicloK    
##   [25] aguniello       CarmenE00385766 rubensyanes     niemca         
##   [29] drmartinezho    rodriguezraoul3 GracielaVidart  mariaede0      
##   [33] viviargentina1  RobCandela      hugi115         Gustavo__Olmos 
##   [37] abigraciela     FILIAUGUSTOARG  cav62           carol_segoviaok
## + ... omitted several vertices
## + 12265/12265 edges from 1b00d54 (vertex names):
##  [1] elcarpo      ->elcarpo         elcarpo      ->ReinaldoPardini
##  [3] elcarpo      ->elcarpo         elcarpo      ->laugiovin      
##  [5] elcarpo      ->La_vengadora    elcarpo      ->soledadtarquini
##  [7] elcarpo      ->spitta1969      elcarpo      ->mbelum08       
##  [9] elcarpo      ->NerbyOficial    ElBarto      ->NerbyOficial   
## [11] damianprofeta->fedkukso        ralsina      ->NerbyOficial   
## [13] espina       ->silvinabs22     Estelas      ->silvinabs22    
## [15] minervisha   ->NerbyOficial    Lariten      ->NerbyOficial   
## [17] clarincom    ->NerbyOficial    Blogin       ->MariaEfe10     
## [19] Blogin       ->AcostashowJuan  Blogin       ->jesik2010ok    
## + ... omitted several edges
## [1] 12265
## [1] TRUE

Algunos datos de nuestra red:

## $vertices
## + 2/8377 vertices, named, from 1b00d54:
## [1] Whitequeenn C5N        
## 
## $distance
## [1] 4
## [1] 4
## [1] 1.399189

Calculemos el grado de entrada para plotear según este.

Calculemos el Betweenness centrality y ploteemos según este

Nodo con más y menos influencia

Veamos cual es el nodo con mas y menos influencia dentro de la red y grafiquemoslo según este: eigen_centrality

## NerbyOficial 
##         7328
## awantelriver 
##         1436

Comunidades

## Community sizes
##    1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11   12   13   14   15   16 
##  827    7    6 1007   81   34 2249   37    8    5   31   13    8    7   11   12 
##   17   18   19   20   21   22   23   24   25   26   27   28   29   30   31   32 
##   25   15   14   28    5    5   74   44   11   15   93   12    9   32    9   38 
##   33   34   35   36   37   38   39   40   41   42   43   44   45   46   47   48 
##    6    8   14   25    6    4   23    4   20    4   24   35   32    4    4   26 
##   49   50   51   52   53   54   55   56   57   58   59   60   61   62   63   64 
##    8    4    5    6    7    4    8   99   17    6    6   11    6    6    6    7 
##   65   66   67   68   69   70   71   72   73   74   75   76   77   78   79   80 
##    8    6   27    4   20    8    4    4   36   15    4    6   17    4    4    3 
##   81   82   83   84   85   86   87   88   89   90   91   92   93   94   95   96 
##    3    3    3    3    3    4    3    3    3    3    3    5  110    5   36    3 
##   97   98   99  100  101  102  103  104  105  106  107  108  109  110  111  112 
##    3    3    4    4    4   21    4    4   56    6    7    3   15    3    4    8 
##  113  114  115  116  117  118  119  120  121  122  123  124  125  126  127  128 
##    3    4    4    4    4   10    4    7    4    4    5    4    4   58    3    3 
##  129  130  131  132  133  134  135  136  137  138  139  140  141  142  143  144 
##    3    3    3    3    3    3    3    5    7    8    4    4    5    5    7    3 
##  145  146  147  148  149  150  151  152  153  154  155  156  157  158  159  160 
##    5    4    4    4   47    6   12    6    5   30    4   10   57   23    7    4 
##  161  162  163  164  165  166  167  168  169  170  171  172  173  174  175  176 
##    4    4   11   17   10    2    8    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  177  178  179  180  181  182  183  184  185  186  187  188  189  190  191  192 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  193  194  195  196  197  198  199  200  201  202  203  204  205  206  207  208 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  209  210  211  212  213  214  215  216  217  218  219  220  221  222  223  224 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  225  226  227  228  229  230  231  232  233  234  235  236  237  238  239  240 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  241  242  243  244  245  246  247  248  249  250  251  252  253  254  255  256 
##    2    2    5    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2 
##  257  258  259  260  261  262  263  264  265  266  267  268  269  270  271  272 
##    2    2    2    2    2    2    2    9    2    2    2    2    2    9    2    2 
##  273  274  275  276  277  278  279  280  281  282  283  284  285  286  287  288 
##    2    2    2    9    2    2    2    2    2    2    2    2    2   12    2    2 
##  289  290  291  292  293  294  295  296  297  298  299  300  301  302  303  304 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    9    2    2    2    2    3    2 
##  305  306  307  308  309  310  311  312  313  314  315  316  317  318  319  320 
##    2    2    2    2    2    5    2    5    2    2    2    2    2   10    2    2 
##  321  322  323  324  325  326  327  328  329  330  331  332  333  334  335  336 
##   16    2    2    2   36    2   17    2    2    2    2    2   21    2    2   21 
##  337  338  339  340  341  342  343  344  345  346  347  348  349  350  351  352 
##    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2   41    2    2   35    3    3 
##  353  354  355  356  357  358  359  360  361  362  363  364  365  366  367  368 
##    3    2    2    2    2    3    3    3   66    2    3   27   10   48   33    2 
##  369  370  371  372  373  374  375  376  377  378  379  380  381  382  383  384 
##    2    2    2    3    2    3   63    3    3    4    2  234    4    3    3    3 
##  385  386  387  388  389  390  391  392  393  394  395  396  397  398  399  400 
##    3  198    3   24   16   14   13    5    9   11    9    3    7    5    5    3 
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Conclusiones

Luego de realizar un análisis de redes muy general concluimos que es necesario realizar un zoom para poder entender mejor la conexión entre los usuarios. Si bien los grafos quedan bien y son lindos esteticamente, lamentablemente no se puede realizar un analisis descriptivo de ellos sin este zoom que mencionamos.

Esta situación nos despierta el pensamiento de que quizás nos deberíamos haber enfocado únicamente en este analisis para profundizar en el y lograr sacar buena información.

Sin embargo, el esfuerzo no fué en vano, creemos que fue util para aprender e incluso nos sirve como puntapié para en un futuro mejorar y profundizar el análisis.